基于膝点引导的多树遗传编程中可扩展的活动组合选择策略用于动态多模式项目调度

动态多模式资源受限项目调度问题是一种具有挑战性的调度问题，需在作战顺序和相应作战模式之间作出决策。遗传编程已被广泛应用于作为超启发式方法，演化出引导从当前可选集合中选择作战-模式对的优先规则。最近提出了一种活动组合选择策略，用于在每个决策点选择一部分活动而非单个活动，从而通过考虑活动之间的相互依赖性来实现更有效的调度。虽然该策略在小规模实例中效果良好，但在应用于更大规模问题时存在可扩展性问题。本文通过引入基于膝点的选择机制，在评估其组合之前识别一组有前景的活动，从而增强了组合选择策略的可扩展性。首先使用活动排序规则对所有可选作战-模式对进行排序，然后进行膝点选择以找到有前景的作战对。随后，组合选择规则选择最佳的活动组合。我们开发了一个多树遗传编程框架，用于同时演化这两种规则。实验结果表明，我们的方法在大规模实例上的可扩展性优于在大多数情景下使用顺序决策的遗传编程方法。